[發(fā)明專利]PPT生成方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011644169.2
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112632950A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張強
• 申請（專利權(quán)）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06F40/186
• 分類號: G06F40/186;G06F40/284;G06F40/295;G06F40/30;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287
• 代理人: 魏潤潔

本發(fā)明涉及語義解析，提供一種PPT生成方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。本發(fā)明先根據(jù)目標文字內(nèi)容自動確定出其主題類型，便于初步確定最終需要生成的PPT的主題類型；通過分析目標文字內(nèi)容的內(nèi)在語義得到內(nèi)容標簽，使得能夠進一步挖掘出目標文字內(nèi)容的內(nèi)在語義；通過將主題類型與內(nèi)容標簽相結(jié)合來篩選出匹配的目標PPT模板，使得篩選出來的目標PPT模板高度適配于目標文字內(nèi)容；最后基于目標文字內(nèi)容和目標PPT模板自動生成用戶所需的目標PPT，無需人為操作即可自動生成符合用戶預期的目標PPT文件，從而大大提高了PPT的生成效率。此外，本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，上述目標PPT可存儲于區(qū)塊鏈中。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種PPT生成方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前在網(wǎng)頁上生成一個PPT文件主要有兩種方式。第一種，靜態(tài)PPT下載。這種方式是通過預先制作好PPT文件，然后將其上傳至系統(tǒng)中。當有用戶點擊下載時，即可下載到預先制作好的PPT文件。但通過這種方式下載得到的PPT文件，無論是哪個用戶下載，或是下載多少次，所能夠得到的PPT文件都固定不變，也即是PPT的內(nèi)容和模板不會變化。第二種，動態(tài)PPT下載。這種方式是用戶在頁面上選擇PPT模板，再在頁面表單上填寫PPT模板中空白處對應的內(nèi)容，最后由系統(tǒng)進行合成，即可生成用戶所需的PPT文件，也即是PPT的內(nèi)容和模板都可以由用戶基于實際需求任意搭配。但用戶采用這種方式進行PPT制作時，需要全程人工填寫內(nèi)容且需要特別注意自己所填的內(nèi)容與模板中空白處內(nèi)容的對應關(guān)系，一旦填錯就會生成不符合預期的PPT文件。上述種種情況均反映出現(xiàn)有的PPT生成方式效率低下的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供一種PPT生成方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有的PPT生成方式效率低下的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種PPT生成方法，所述PPT生成方法包括以下步驟：

獲取目標文字內(nèi)容，確定出所述目標文字內(nèi)容的主題類型；

分析所述目標文字內(nèi)容的內(nèi)在語義，并生成與所述內(nèi)在語義對應的內(nèi)容標簽；

結(jié)合所述主題類型與所述內(nèi)容標簽，從預設(shè)PPT模板庫中選擇出與所述目標文字內(nèi)容相匹配的目標PPT模板，以基于所述目標文字內(nèi)容與所述目標PPT模板生成目標PPT。

可選地，所述分析所述目標文字內(nèi)容的內(nèi)在語義，并生成與所述內(nèi)在語義對應的內(nèi)容標簽，包括：

利用預設(shè)轉(zhuǎn)換模型獲取所述目標文字內(nèi)容的詞向量與位置向量，并基于TF-IDF算法分析所述目標文字內(nèi)容的跨句語義，以得到所述目標文字內(nèi)容的鄰接語義向量；

將所述詞向量、位置向量與鄰接語義向量作為所述內(nèi)在語義，輸入預訓練語言模型，得到所述內(nèi)在語義對應的內(nèi)容標簽。

可選地，所述利用預設(shè)轉(zhuǎn)換模型獲取所述目標文字內(nèi)容的詞向量與位置向量，并基于TF-IDF算法分析所述目標文字內(nèi)容的跨句語義，以得到所述目標文字內(nèi)容的鄰接語義向量，包括：

利用預設(shè)word2vec模型獲取所述詞向量，并利用預設(shè)transformer模型中的正弦波獲取所述位置向量；

基于所述TF-IDF算法與命名實體識別技術(shù)，得到用于獲取所述目標文字內(nèi)容的鄰接語義向量的目標備選詞集合；

基于預設(shè)長短時記憶網(wǎng)絡(luò)模型，對所述目標備選詞集合中的每一備選詞進行編碼，以得到所述目標文字內(nèi)容的鄰接語義向量。

可選地，所述結(jié)合所述主題類型與所述內(nèi)容標簽，從預設(shè)PPT模板庫中選擇出與所述目標文字內(nèi)容相匹配的目標PPT模板，包括：

從所述PPT模板庫中確定出與所述主題類型對應的初始PPT模板，并獲取所述初始PPT模板的版塊標題；